প্রশ্ন ট্যাগ «cholesky»

5
কোলেস্কি পচন বা বিকল্প হিসাবে কীভাবে সম্পর্কিত ডেটা সিমুলেশন ব্যবহার করতে হয়
আমি কোলেস্কি পচন ব্যবহার করি একটি সম্পর্কযুক্ত ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত পরস্পর সম্পর্কিত র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি অনুকরণ করতে। বিষয়টি হ'ল ফলাফলটি পরস্পর সম্পর্ক কাঠামো যেমনটি দেওয়া হয় তেমন পুনরুত্পাদন করে না। পরিস্থিতি চিত্রিত করার জন্য পাইথনের একটি ছোট উদাহরণ এখানে। import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds …

3
একটি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ থেকে নমুনাগুলি আঁকার জন্য কোলেস্কি বনাম আইজেন্ডেকম্পোজিশন
আমি একটি নমুনা আঁকতে চাই x ∼N( 0 , Σ )এক্স~এন(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) । উইকিপিডিয়া হয় একটি ব্যবহার পরামর্শ Cholesky বা Eigendecomposition , অর্থাত্ Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T বা Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T এবং তাই নমুনাটি আঁকতে পারে: x=D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} বা x=QΛ−−√vx=QΛv \mathbf{x} = \mathbf{Q}\sqrt{\mathbf{\Lambda}} …

5
অ ইতিবাচক-নির্দিষ্ট কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স সহ সাধারণত বিতরণ করা এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করুন
আমি একটি নমুনার নমুনা কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স অনুমান করেছি CCCএবং একটি প্রতিসাম্য ম্যাট্রিক্স পাই। দিয়ে CCCআমি nnn ভারিটেট স্বাভাবিক বিতরণকৃত আরএন তৈরি করতে চাই তবে অতএব আমার কোলেস্কি পচন দরকার CCC। CCC ইতিবাচক নির্দিষ্ট না হলে আমার কী করা উচিত ?

1
কীভাবে `ইিজেন` ম্যাট্রিক্সকে উল্টাতে সহায়তা করে তা ব্যাখ্যা করুন
আমার প্রশ্নটি একটি গণনা প্রযুক্তির সাথে সম্পর্কিত geoR:::.negloglik.GRFবা এর সাথে সম্পর্কিত geoR:::solve.geoR। রৈখিক মিশ্র মডেল সেটআপে: যেখানে β এবং খ যথাক্রমে স্থির এবং এলোমেলো প্রভাব। এছাড়াও, Σ = কোভ ( ওয়াই )ওয়াই= এক্সβ+ + জেডখ + ইY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betaখbbΣ = কোভ ( ওয়াই)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) যখন প্রভাব আনুমানিক হিসাব, সেখানে গনা প্রয়োজন …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.